技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

マテリアルズ・インフォマティクス入門

マテリアルズ・インフォマティクス入門

～材料研究を促進し課題を解決するために～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年11月17日〜12月1日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年11月17日まで承ります。

概要

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

開催日

  • 2025年10月30日(木) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 実際に材料研究・開発に関連した業務で機械学習を利用している方
  • 材料研究・開発に関連した業務で機械学習を利用して課題に直面している方
  • マテリアルズ・インフォマティクスの導入を検討されている方

プログラム

　マテリアルズ・インフォマティクス (MI) や研究デジタルトランスフォーメーション (DX) は、情報科学・技術を駆使して材料研究・開発を刷新することが目的であり、今後の国際競争を勝ち抜くための必須テーマです。
　本講座では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。

  1. マテリアルズ・インフォマティクス概要
    1. 情報科学の活用に至った経緯
    2. 機械学習の概要
    3. データ駆動型材料研究について
    4. データ駆動型材料研究の要素:データ生成
    5. データ駆動型材料研究の要素:データ蓄積
    6. データ駆動型材料研究の要素:データ活用
    7. 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
    8. 物質・材料データの特徴と注意点
    9. 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
    10. 情報科学市民権
  2. データ取得のためのベイズ最適化
    1. ベイズ最適化の背後にある数理
    2. 自律実験装置とAIソフトウェア
    3. ロボット制御のための環境整備
    4. GPyOpt
    5. OPTUNA
    6. PHYSBO
  3. 材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎
    1. 物質・材料シミュレーションとは
    2. 密度汎関数法
    3. Schrodinger方程式を真面目に解く
    4. 密度汎函数理論ベースの計算コード
    5. エネルギー地形とは
    6. Nudged Elastic Band法
    7. 勾配法による構造最適化
    8. 局所解の避け方
    9. 遺伝的アルゴリズム
    10. 遺伝的操作
    11. USPEX
    12. 構造の結合メカニズム
    13. 粒子群最適化 (Particle Swarm Opt.)
    14. CALYPSO
    15. 特徴空間と類似性
    16. グローバルPSOとローカルPSO
    17. CALYPSOの重要概念
    18. Interface CARYPSO
    19. ベイズ最適化による構造探索
    20. CrySPY
    21. CrySPYの性能評価
    22. 双対グラフと多面体に基づく結晶構造生成
    23. 最密充填構造に基づいた探索
    24. ShotgunCSP
    25. Neural Structure Field (NeSF)
    26. Crystalformer
    27. MatterGen
  4. 材料データ蓄積を行う上で必要なこと
    1. データベース構築の3つの目的
    2. データベースの種類
    3. フラットファイルフォーマット
    4. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
    5. 電子ラボノートの事例
  5. DB構築の出口戦略
    1. パーソナルDB
    2. DBを介した共同研究
    3. DBの共有・共用
    4. パブリックDB
    5. 材料データと課題の多様性への対応
  6. 予測 (回帰) :予測モデルとスパースモデリング
    1. 予測・モデル選択の応用例
    2. 「モデル」と「損失関数」
    3. 線形回帰とカーネル法の違い
    4. 損失関数の変更によるモデル選択
    5. 交差検証によるモデル評価
    6. モデル推定の種類
      • 最尤法
      • MAP推定
      • ベイズ推定
    7. スパース性とL0, L1正則化
  7. 分類:スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
    1. 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
    2. 分類:教師あり学習と教師なし学習
    3. 特徴空間と類似性
    4. 主成分解析によるスペクトルの低次元化
    5. k-means法によるスペクトルの分類
    6. 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類
  8. データ解析:スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
    1. ピーク検知のための処理フロー
    2. 非線形最小二乗法の困難
    3. EMアルゴリズムによる最尤推定
    4. スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
    5. 解析事例
  9. 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 安藤 康伸 氏
    東京科学大学 総合研究院 化学生命科学研究所
    准教授
ページのトップヘ

主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

ライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • 「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  • 視聴期間は2025年11月17日〜12月1日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/6/22 サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 オンライン
2026/6/23 AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 オンライン
2026/6/23 サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 オンライン
2026/6/23 生成AIの平均的な正解を超えるテキスト分析 オンライン
2026/6/23 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング オンライン
2026/6/24 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
2026/6/24 AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 オンライン
2026/6/24 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/6/25 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
2026/6/25 少数・不揃いな計測データの機械学習とモデル設計 オンライン
2026/6/25 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/6/26 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 オンライン
2026/6/26 第一原理計算と機械学習を用いた材料設計へのアプローチ オンライン
2026/6/26 撹拌プロセス設計で必要な化学工学計算と操作条件最適化への活用 オンライン
2026/6/29 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 オンライン
2026/6/29 工業触媒の基礎 (活性試験、評価) と劣化対策、スケールアップ オンライン
2026/6/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 オンライン
2026/6/30 プラスチック製品の強度設計 オンライン
2026/6/30 AI前提で進める材料開発の設計と実務 オンライン
2026/7/6 迅速化、効率化を実現する研究開発プロセスの再設計と生成AI、Python、Rの活かし方 オンライン
ページのトップヘ